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工程系統的健康管理和預測技術 版權信息
- ISBN：9787566130600
- 條形碼：9787566130600 ; 978-7-5661-3060-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
工程系統的健康管理和預測技術 內容簡介
本書首先介紹了健康管理和預測技術的基本思想、歷史背景、工業應用、算法綜述以及技術優勢和挑戰。隨后，重點分析了健康管理和預測的核心技術——壽命預測方法的相關基本理論、算法流程和實現方案，分別對基于物理模型和基于數據驅動的方法進行了詳細介紹，并提供了源代碼程序供讀者學習和演示驗證。該書由淺入深，是健康管理和預測領域較為系統的學術著作，不僅可以作為科研人員的參考用書，還可以作為高校和科研院所研究生教學用書。
工程系統的健康管理和預測技術 目錄
第1章 概述
1.1 預測和健康管理
1.2 歷史背景
1.3 PHM的應用
1.4 故障預測算法綜述
1.5 故障預測的優勢與挑戰
參考文獻
第2章 壽命預測教程
2.1 引言
2.2 退化行為預測
2.3 RUL預測
2.4 不確定性分析
2.5 實際預測過程中的問題
2.6 習題
參考文獻
第3章 基于貝葉斯統計理論的壽命預測
3.1 引言
3.2 偶然不確定性和認知不確定性
3.3 條件概率和總概率
3.4 貝葉斯理論
3.5 貝葉斯更新
3.6 貝葉斯參數估計
3.7 基于后驗分布的樣本生成
3.8 習題
參考文獻
第4章 基于物理模型的壽命預測
4.1 基于物理模型預測方法概述
4.2 非線性*小二乘(NLS)
4.3 貝葉斯方法（BM）
4.4 粒子濾波（PF)
4.5 基于物理模型預測的實際應用
4.6 基于物理方法預測中的若干問題
4.7 習題
參考文獻
第5章 基于數據驅動的壽命預測
5.1 引言
5.2 高斯過程回歸(GP)
5.3 神經網絡（NN）
5.4 數據驅動方法的實際應用
5.5 數據驅動預測中的若干問題
5.6 習題
參考文獻
第6章 壽命預測方法的屬性研究
6.1 引言
6.2 問題定義
6.3 基于物理模型的預測算法
6.4 基于數據驅動的預測方法
6.5 基于物理模型和數據驅動的預測方法比較
6.6 本章小結
6.7 習題
參考文獻
第7章 壽命預測的應用
7.1 引言
7.2 現場監測和預測接頭的磨損
7.3 利用貝葉斯推理識別噪聲和偏差下的相關損傷參數
7.4 使用加速試驗數據預測在現場工作條件下的剩余使用壽命
7.5 基于特定頻率熵降的軸承預測方法
7.6 其他應用
參考文獻
索引
展開全部
工程系統的健康管理和預測技術 作者簡介
夏虹，女，工學博士，教授，博士生導師，現工作于哈爾濱工程大學核科學與技術學院。在核動力裝置的安全可靠性、狀態監測及故障診斷、運行仿真、系統建模方法研究以及信號處理等方面進行了長期、深入的研究，主持和承擔了國防預研、國家自然科學基金、國家重點實驗室基金等多項科研項目，獲得國家級科技進步二等獎1項，省部級科技進步獎6項；發表學術論文90余篇，出版教材和學術著作4部；指導博士、碩士研究生70余人，獲得黑龍江省第八屆高等學校教學名師獎獎勵。主持國家級、省部級教改項目多項，獲得國級教學成果二等獎1項，黑龍江省教學成果一等獎1項，二等獎1項。 現任教育部高等學校教學指導委員會創新方法教學指導分委員會委員、中國核能行業協會專家委員會委員、國防科技工業核動力技術創新中心專家委員會專家、教育部學位與研究生教育發展中心學位論文評審專家、國家自然科學基金評審專家、中國大學教學雜志審稿專家、原子能科學技術審稿專家及編委、工業和信息化教育期刊編委。
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